用GEO求解多目标优化问题的matlab代码

用GEO求解多目标优化问题的matlab代码

多目标优化问题是指需要同时优化多个目标函数的问题，这些目标函数可能会相互矛盾。在实际应用中，我们经常会遇到这样的问题，比如在设计产品时需要兼顾产品的性能和成本等多个指标。

金鹰算法（Golden Eagle Optimizer，简称GEO）是一种新型的全局优化算法，它模拟了老鹰在空中搜索猎物的行为，具有搜索速度快、精度高、全局收敛性强等优点。

下面是使用GEO算法求解多目标优化问题的matlab源码：

% 定义目标函数
fun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2, (x(1)-1)^2 + x(2)^2];

% 定义目标函数的约束条件
lb = [-5, -5];
ub = [5, 5];
nonlcon = [];

% 设置GEO算法参数
options = geoOptions('PopulationSize', 50, 'MaxGenerations', 100);

% 运行GEO算法求解多目标优化问题
[x, fval] = geomin(fun, lb, ub, nonlcon, options);
disp(x);
disp(fval);

在该源码中，我们定义了一个包含两个目标函数的多目标优化问题，分别是x(1)^2 + x(2)^2和(x(1)-1)2 + x(2)^2。lb和ub分别是定义变量的上下界，options是GEO算法的参数。

通过调用geomin函数即可运行GEO算法求解多目标优化问题，并返回最优解x和对应的目标函数值fval。

该源码可以在matlab中直接运行，供大家参考使用。